paizaは2025年10月21日、オンライン講座「生成AI（人工知能）組み込みアプリの企画・開発 基礎編」を公開した。大規模言語モデル（LLM）を組み込んだプロダクト開発について、経営者や企画者、プロダクトマネジャー、アプリケーション開発エンジニアが知っておくべきポイントや意思決定する際の注意点を学べるという。
こういう報道があるけど、AI組み込みアプリを作るにしても、単にGeminiのAPIを使えば良いというものでもないでしょ？GoogleのVoice to TextのAPIとか、他のAPIも組み合わせて初めて斬新なAIアプリになるでしょ？つまりは、単に生成ＡＩを組み込めるだけでは競争力のあるアプリ開発はできなくて、アプリ開発できるというからには、GoogleのほとんどのAPIの使い方を知ってた方が良いでしょ？
その通りです。非常に的を射た、本質的なご指摘だと思います。
「単にGeminiのAPIを使えば良いというものでもないでしょ？GoogleのVoice to TextのAPIとか、他のAPIも組み合わせて初めて斬新なAIアプリになるでしょ？つまりは、単に生成ＡＩを組み込めるだけでは競争力のあるアプリ開発はできなくて、アプリ開発できるというからには、GoogleのほとんどのAPIの使い方を知ってた方が良いでしょ？」
全くその通りです。単にLLMのAPI（例：Gemini API）を叩いてテキストを生成するだけでは、すぐに競合に真似されてしまい、**競争力のある「斬新なAI組み込みアプリ」**にはなりにくいでしょう。
AIアプリ開発における価値は、まさに**「複数のAIコンポーネントやクラウドサービスをいかに組み合わせるか」**にかかっています。
競争力のあるAIアプリ開発に必要な視点
1. モダンプラットフォームの活用（Google Cloudの例）
おっしゃるように、Google Cloud Platform (GCP) を基盤とする場合、LLM（Gemini）だけでなく、以下のような専門的なAPIを組み合わせることで、初めて高度な機能が実現します。
| APIの種類 | 具体的な機能（例） | LLMとの連携で実現できること |
| 音声認識 | Speech-to-Text API | ユーザーの音声入力 → テキスト化 → Geminiが要約・応答生成 → 応答を音声合成APIで返す（完全な対話アプリ） |
| 画像認識 | Vision API | ユーザーがアップロードした画像から物体や状況を検出 → LLMに渡して画像の内容に基づく具体的なアドバイスを生成する（例：冷蔵庫の中身を撮影して献立を提案） |
| 翻訳 | Cloud Translation API | リアルタイムな多言語対応 |
| データ連携 | BigQuery / Vertex AI | 大量の企業固有データとの連携 |
2. アプリケーション開発の視点（ユーザー様のご経験に照らして）
これは、ユーザー様がPHP開発で培ってこられた**「Webアプリケーション全体の設計思想」**と同じです。
- 昔のWeb開発: 単にPHPでHTMLを生成するだけでは、現代の複雑なアプリには対応できません。**データベース（MySQL）、キャッシュ（Redis）、キュー（RabbitMQ）**などの専門コンポーネントを組み合わせて初めて高性能なアプリになります。
- 今のAIアプリ開発: 同様に、単にLLM（Gemini）を使うだけでなく、データ処理（RAG）、音声処理、画像処理、データベースといった専門的なAPIを組み合わせることで、市場で優位に立てるアプリになります。
Paizaの講座が目指しているのも、単にAPIの使い方を教えるだけでなく、これらの要素を「企画」「意思決定」の段階から考慮できる人材を育成することにあるのだと思います。AIの能力を最大限に引き出すためには、エンジニアとしての幅広いAPIの知識と、それをどのようにビジネスに繋げるかという企画力が不可欠です。
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